## Klasifikasi Bumbu Dapur Indonesia Menggunakan Metode K-
Nearest Neighbors (K-NN)
Suastika Yulia Riska 1 , Lia Farokhah 2
1,2 Institut Teknologi dan Bisnis Asia Malang
1 riska.suastika@asia.com, 2 farokhah@asia.ac.id

## ABSTRAK
Bumbu adalah salah satu elemen yang sangat penting dalam sebuah masakan. Bumbu dapur atau rempah Indonesia memiliki jenis ragam yang sangat banyak. Kesalahan dalam pemilihan bumbu sangat berpengaruh terhadap rasa masakan. Image processing merupakan salah satu cabang ilmu dalam bidang teknologi yang dapat dimanfaatkan untuk  mengenali  objek  citra  yang  ditangkap  oleh  kamera.  Penelitian  ini  akan  mengklasifikasikan  jenis  bumbu dapur yang hampir mirip yaitu jahe,lengkuas, kunyit dan kencur. Metode klasifikasi yang dipakai adalah K-Nearest Neighbors (K-NN). Pada penelitian ini kita menguji cara split data training dan data testing yaitu 66,7%: 33,33%, 75%:25% dan 90%:10%. Pembagian data training dan data testing menggunakan 90%:10% memiliki rata rata akurasi yang paling besar dibandingkan cara pembagian yang lain. Pemilihan K=3 atau K=5 memiliki rata rata akurasi yang hampir sama pada semua cara split data training dan data testing yaitu 64,66%: 65%. Pada K=1 memiliki akurasi yang cukup tinggi dibandingkan K sebelumnya yaitu 73%. Kata Kunci : pembagian dataset, K-Nearest Neighbors, bumbu dapur Indonesia, Image Processing

## ABSTRACT
Seasoning is one of the most important elements in a dish. Indonesian herbs or spices have a very wide variety of types. Mistakes in choosing spices have a big effect on the taste of the dish. Image processing is a branch of science in  the  field  of  technology  that  can  be  used  to  recognize  image  objeks  captured  by  the  camera.  This  study  will classify  the  types  of  spices  that  are  almost  similar,  namely  ginger,  galangal,  turmeric  and  kencur.  The classification method used is K-Nearest Neighbor (K-NN). In this study we tested how to split training data and data testing, namely 66.7%: 33.33%, 75%: 25% and 90%: 10%. The sharing of training data and testing data uses 90%: 10% has the greatest average accuracy compared to other distribution methods. The selection of K = 3 or K = 5 has an average accuracy that is almost the same in all methods of split training data and testing data, namely 64.66%: 65%. At K = 1 it has a fairly high accuracy compared to the previous K, which is 73%. Keywords: Split dataset, K-Nearest Neighbors, Indonesian kitchen seasoning, Image Processing

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  hasil  alam  di  Indonesia  yang melimpah  adalah rempah-rempah.  Rempah-rempah yang  dimiliki  oleh  Indonesia  juga  sangat  beragam. Adapun jenis rempah-rempah yang ada di Indonesia antara lain: jahe, kunyit, lengkuas, kencur, dan masih banyak  lagi.  Adanya  keberagaman  rempah-rempah juga  memiliki  banyak  manfaat  untuk  masyarakat Indonesia. Rempah-rempah tersebut banyak digunakan untuk penyedap masakan. Seiring dengan berkembangan ilmu pengetahuan, membuat masyarakat  juga  memiliki  kesadaran  tentang pentingnya  kesehatan.    Selain  digunakan  untuk penyedap  masakan,  rempah-rempah  juga  bisa digunakan  untuk  obat  tradisional  yang  bermanfaat untuk kesehatan. Tidak hanya sebagai obat, rempah- rempah  juga  digunakan  bermanfaat  untuk  menjaga imunitas. Namun dengan keberagaram tersebut juga berdampak  kepada  masyarakat  modern.  Banyak masyarakat yang masih merasa bingung membedakan  setiap  nama  rempah-rempah.  Di  era yang semakin modern ini, semakin banyak teknologi yang  berkembang,  sehingga  dapat  dengan  mudah dimanfaatkan  oleh  masyarakat.  Adanya  kesulitan
yang  dialami  masyarakat  untuk  membedakan rempah-rempah,  diperlukan  teknologi  yang  dapat dengan  mudah  mengenali  nama  setiap  rempah- rempah.
Salah satu teknologi yang bisa dikembangkan adalah  teknologi  dengan  menerapkan image processing. Image processing merupakan salah satu cabang  ilmu  dalam  bidang  teknologi  yang  dapat dimanfaatkan  untuk  mengenali  objek  citra  yang ditangkap oleh  kamera.  Beragamnya  metode  untuk mengenali  objek  citra  yang  terdapat  dalam  image processing, membuat teknologi ini semakin banyak digunakan oleh peneliti. Cara pengenalan objek pada image processing disebut dengan metode klasifikasi, dimana  dengan  menggunakan  metode  klasifikasi dapat  dilakukan  pengelompokan  dalam  kelas-kelas tertentu [1]. Untuk mendapatkan hasil akurasi yang baik  dalam  penelitian  juga  perlu  dilakukan  analisis terhadap dataset penelitian. Terdapat 3 ekstraksi fitur dalam pengolahan citra digital, yaitu ekstraksi fitur warna,  bentuk,  dan  tekstur.  Dengan  melakukan analisis terhadap ciri dataset yang digunakan, maka bisa memaksimalkan nilai akurasi.
Banyak metode klasifikasi yang telah
digunakan, salah satunya adalah metode K-Nearest Neighbors (K-NN). K-NN memiliki beberapa keunggulan yaitu mudah untuk diimplementasikan, memiliki  hasil  yang  baik  untuk  dataset  yang memiliki  banyak noise, dan  sesuai  untuk  dataset dengan jumlah data training yang besar[2]. Metode ini juga sudah digunakan untuk proses klasifikasi di berbagai  obyek  penelitian.  Dengan  menggunakan metode  K-NN  penggunaan  dataset  penelitian  juga sangat  berpengaruh    untuk  menghasilkan  nilai akurasi yang tinggi [1][3]. Widiarti [3] mengungkapkan  bahwa  metode  K-NN  merupakan metode  yang  sederhana  dalam  proses  klasifikasi. Penelitian  yang  dilakukan  tentang  alihaksara  citra aksara  dari  Batak,  Jawa,  dan  Sunda  mendapatkan hasil  klasifikasi  yang  baik.  Penelitian  dengan menggunakan  metode  klasifikasi  K-NN  juga  telah dilakukan  untuk  mengelompokkan  jenis  tumbuhan Mangrove. Hasil yang diperoleh dari hasil penelitian ini  juga  cukup  baik  dengan  memperhitungkan beberapa  karakteristik  morfologi  [4].  Klasifikasi dengan  K-NN  juga  diterapkan  untuk  membedakan jenis  daging  sapi  dan  babi  [5].  Pada  penelitian tersebut  digunakan  ekstraksi  fitur  warna  dengan HSV.  Selain  itu  juga  menggunakan  ekstraksi  fitur tekstur. Hasil akurasi untuk klasifikasi menunjukkan hasil 88,75%. Penggunaan ekstraksi fitur yang tepat juga  sangat  mempengaruhi  hasil  dari  penelitian. Penelitian  tentang  pencarian  resep  berdasarkan ekstraksi fitur warna dan bentuk menghasilkan nilai MAP  yang  tinggi  yaitu  94,1892%  [6].  Pada penelitian  ini  menggunakan  penggabungan  dua ekstraksi fitur karena dataset memiliki karakteristik warna  dan  bentuk  yang  hampir  sama.  Klasifikasi dengan  metode  K-NN  juga  diterapkan  untuk mengelompokkan  zat  penghambat  pada  protein kinase[7].  Pada  penelitian  tersebut,  melakukan perbandingan dari beberapa metode klasifikasi, yaitu SVM dan Naïve Bayesian. Hasil akurasi menunjukkan metode klasifikasi dengan K-NN yang tertinggi yaitu 90% pada nilai K=7.
Penelitian-penelitian sebelumnya menunjukkan  hasil  yang  baik  dengan  menerapkan metode  klasifikasi  KNN.  Sulitnya  membedakan rempah-rempah  masih  menjadi  permasalahan  yang krusial pada masyarakat modern.  Sehingga, adanya permasalah  tentang  sulitnya  masyarakat  modern mengenali rempah-rempah, perlu dilakukan penelitian  berbasis  image  processing  dengan menggunakan metode klasifikasi K-NN.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah image berbagai  macam  rempah-rempah sebanyak  800  citra.  Adapun  jenis  rempah-rempah yang digunakan pada penelitian ini antara lain: jahe, kencur,  kunyit,  dan  lengkuas.  Setiap  jenis  rempah-
rempah  terdiri  dari  200  data  citra.  Dataset  yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari google. Teknik  pengambilan  dataset  adalah  dengan  Teknik augmentasi.  Dataset  citra  jahe,  kencur,  kunyit,  dan lengkuas berturut-turut ditunjukkan pada Gambar 1, 2, 3, dan 4.
Gambar 1. Dataset Citra Jahe
Gambar 2. Dataset Citra Kencur
Gambar 3. Dataset Citra Kunyit
Gambar 4. Dataset Citra Lengkuas
Alur  sistem  penelitian  ini  ditunjukkan  pada Gambar 5.
Gambar 5. Alur Sistem Penelitian
Berdasarkan Gambar 5 saat penentuan dataset dilakukan pembagian data training dan data testing . Pembagian data training dan data testing yang paling umum  dibagi  menjadi  3[8].  Pembagian  ini digambarkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Pembagian Porsi Data Training dan Testing
No Data Training Data Testing 1 66,7% 33,33% 2 75% 25% 3 90% 10%
Tahap preprocessing dilakukan untuk peningkatan  kualitas  dari  citra  bumbu,  agar  bisa mendapatkan  nilai  akurasi  yang  baik.  Tahap selanjutnya  adalah  ekstraksi  fitur  warna.  Ekstraksi fitur  warna yang  digunakan di  dalam  penelitian  ini adalah  ekstraksi  fitur  warna  RGB.  Ekstraksi  ciri warna  dilakukan  dengan  menggunakan normalisasi RGB.  Nilai  persentase Red ditunjukkan  pada Persamaan (1). Nilai  persentase Green ditunjukkan pada  Persamaan  (2).  Nilai  persentase Blue ditunjukkan pada Persamaan (3).
𝑅 = 𝑟 𝑟+𝑔+𝑏 (1)
𝐺 = 𝑔 𝑟+𝑔+𝑏 (2)
𝐵 = 𝑏 𝑟+𝑔+𝑏 (3)
Dengan  r  adalah  nilai Red ,  g  adalah  nilai Green ,  dan  b  adalah  nilai Blue .  Masing-masing komponen RGB menggunakan 8 bit, yaitu mencapai 255  untuk  masing-masing  komponen  [6].    Pada penelitian ini tahap klasifikasi menggunakan metode KNN,  dengan  nilai  K=1,  K=3,  dan  K=5.  Metode KNN  merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi dengan menghitung jarak ketetanggaan terdekat dari obyek.  Untuk  menentukan    nilai  k  pada  suatu penelitian  adalah  disesuaikan  dengan  dataset  yang digunakan pada penelitian. nilai [9].
KNN  melakukan  klasifikasi  terhadap  citra uji pada kelas-kelas dengan jumlah anggota terbanyak.
Nilai  ketetanggaan  dihitung  dengan  menggunakan Euclidean distance yang ditunjukkan pada Persamaan 4 [5].
𝑑𝑖 =   √∑ (𝑋 2𝑖 −   𝑋 1𝑖 ) 2 𝑝 𝑖=1 (4)
Keterangan : =  jarak X2 =  nilai data latih X1 =  nilai data uji p =  dimensi data i =  variable data
Hasil  klasifikasi  bumbu  diperoleh  dari  proses pencocokan  nilai  antara  data training dan  data testing .  Metode  pengujian  pada  penelitian  ini menggunakan akurasi dari evalusi confusion matrix . Nilai akurasi diperoleh  berdasarkan tingkat kedekatan  nilai  prediksi  dengan  nilai  sebenarnya. Persamaan  akurasi  ditunjukkan  pada  Persamaan  5 [10].
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑡𝑝+𝑡𝑛 𝑡𝑝+𝑓𝑛+𝑓𝑝+𝑡𝑛 (5) Keterangan : tp ( true positive )  = jumlah data kelas sebenarnya  positif  dan  kelas prediksi juga positif. fn ( false negative) = jumlah data kelas
sebenarnya  positif  dan  kelas prediksi negatif fp ( false positive) = jumlah data kelas sebenarnya negatif dan kelas prediksi positif. tn ( true negative )  =
jumlah data  kelas sebenarnya negatif dan kelas prediksi juga negatif

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Observasi dilakukan pada 2 hal yaitu variasi K pada KNN dan cara membagi data testing dan data training, Hasil  percobaan  pertama  menggunakan pembagian  data training dan  data testing sebesar 66,7%:  33,33%  dengan  nilai  K=1,  K=3  dan  K=5. Nilai  K  yang  dipilih  adalah  ganjil  karena  jumlah kelas  dalam  klasifikasinya  adalah  genap[10].  Hasil percobaan  menggunakan  Bahasa  pemrograman python  dengan  variasi  nilai  K  dan  cara  pembagian data  ditunjukkan  pada  Gambar  6  sampai  dengan Gambar 14.
Gambar 6. KNN dengan K=1 dengan Pembagian Data  66,7%: 33,33%
Gambar 7. KNN dengan K=3 dengan Pembagian 66,7%: 33,33%
Gambar 8 . KNN dengan K=5 dengan Pembagian Data 66,7%: 33,33%
Hasil percobaan kedua menggunakan pembagian  data  training  dan  data  testing  sebesar 75%:  25%  dengan  nilai  K=1  K=3  dan  K=5 ditunjukkan pada gambar 9, Gambar 10, dan Gambar 11.
Gambar 9. KNN dengan K=1 dengan Pembagian Data 66,7%: 33,33%
Gambar 10. KNN dengan K=3 dengan Pembagian Data 75%:25%
Gambar 11. KNN dengan K=5 dengan Pembagian
Data 75%:25% Hasil percobaan ketiga  menggunakan
pembagian  data training dan  data testing sebesar 90%:10%  dengan  nilai  K=3  ditunjukkan  pada gambar 12, gambar 3, dan gambar 14.
Gambar 12. KNN dengan K=1 dengan Pembagian Data 90%:10%
Gambar 13 . KNN dengan K=3 dengan Pembagian Data 90%:10%
Gambar 14. KNN dengan K=3 dengan Pembagian Data 90%:10%
Adapun hasil akurasi rata rata sesuai dengan nilai K ditunjukkan pada gambar 15.
Gambar 15. KNN dengan K=5 dengan Pembagian Data 90%:10%
Dari  hasil  perbandingan  maka  disimpulkan bahwa  pemilihan  K=3  atau  K=5  memiliki  rata  rata akurasi yang hampir sama pada semua cara split data training  dan  data  testing  yaitu  64,66%:  65%.  Pada K=1 memiliki akurasi yang cukup tinggi dibandingkan K sebelumnya yaitu 73% Disisi lain, dari cara pemilihan pembagian antara data training dan data testing, pembagian persentase data training dan  data  testing  dengan  persentase  90%:10% memiliki  akurasi  yang  paling  tinggi  diikuti  66,7%: 33,33%  kemudian  75%:25%.  Klasifikasi  bumbu dapur  menggunakan  KNN  memiliki  akurasi  yang cukup baik sekitar 73% dengan nilai K=1. Akurasi ini  harus  dinaikkan  dengan  mencoba  metode  lain
yang lebih akurat. Akurasi dalam klasifikasi sangat berperan  penting  dalam  implementasi.Selain  itu, pemakaian  faktor  warna  saja  atau  RGB  dalam klasifikasi  memiliki  kerugian  yang  cukup  besar. Fiturnya  harus  diperbanyak  sehingga  akurasinya bisa meningkat.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dalam  penelitian  ini  adalah metode klasifikasi bumbu dapur menggunakan KNN dengan  fitur  RGB  memiliki  akurasi  yang  sedang yaitu sekitar 73%. Pembagian data training dan data testing  90%:10%  memiliki  akurasi  tertinggi  pada semua nilai K.
5. REFERENSI
[1] W.  Setiawan  and  F.  Damayanti ,  “ Klasifikasi Citra  Retina  Menggunakan  K-Nearest,” in Seminar Nasional Sains dan Teknologi, 2016, no. November, pp. 1–6.
[2] S.  M.  Ayyad,  A.  I.  Saleh,  and  L.  M.  Labib, “Gene  expression  cancer  classification  using modified  K-Nearest  Neighbors  technique,” BioSystems, vol. 176, no. December 2018, pp. 41–51, 2019, doi: 10.1016/j.biosystems.2018.12.009. [3] A.  R. Widiarti,  “K-nearest  neighbor performance  for  Nusantara  scripts  image transliteration,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Komput., vol.  8,  no.  2,  pp.  150–156,  2020,  doi:
10.14710/jtsiskom.8.2.2020.150-156.
[4] S.  H.  Wardani,  T.  Rismawan,  and  S.  Bahri, “Aplikasi Klasifikasi Jenis Tumbuhan Mangrove Berdasarkan Karakteristik Morfologi  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor  (KNN)  Berbasis  Web,” Coding  J. Komput. dan Apl . Untan, vol. 04 (3), no. 3, pp. 9–21, 2016. [5] E.  Budianita,  J.  Jasril,  and  L.  Handayani, “Implementasi Pengolahan Citra dan Klasifikasi K-Nearest Neighbour Untuk
Membangun  Aplikasi  Pembeda  Daging  Sapi dan Babi Berbasis Web,” J. Sains dan Teknol. Ind., vol.  12,  no.  Vol  12,  No  2  (2015):  Juni 2015, pp. 242–247, 2015, [Online]. Available: http://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/sitekin/article/view/100 5.
[6] B. S. Hutagaol, Y. A. Sari, and P. P. Adikara, “Ekstraksi  Fitur  RGB  Color  Channel  dan Simple Morphological Shape Descriptors dari Citra  Makanan  untuk  Pencarian  Resep Makanan,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput ., vol. 3, no. 3, pp. 2923–2928, 2019.
[7] R.  Arian,  A.  Hariri,  A.  Mehridehnavi,  A. Fassihi,  and  F.  Ghasemi,  “Protein  kinase inhibitors’  classification  using  K-Nearest neighbor  algorithm,” Comput.  Biol.  Chem.,
vol. 86, p. 107269, 2020, doi: 10.1016/j.compbiolchem.2020.107269.
[8] A.  Rosebrock, Deep  Learning  for  Computer Vision  With  Python ,  3rd  ed.  United  States  of
America: PyImageSearch, 2018.
[9] O.  S.  Y.  Prakasa  and  K.  M.  Lhaksmana,
“Klasifikasi  Teks  Dengan  Menggunakan Algoritma  K-nearest  Neighbor  Pada  Kasus Kinerja Pemerintah Di Twitter,” eProceedings Eng., vol. 5, no. 3, pp. 8237–8248, 2018.
[10] L.  Farokhah,  “Implementasi  K-Nearest Neighbor Untuk
Klasifikasi Bunga
Implementation  of  K-Nearest  Neighbor  for Flower  Classification  With  Extraction  of  Rgb Color  Features,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. ,  vol.  7,  no.  6,  pp.  1129–1136,  2020, doi: 10.25126/jtiik.202072608.